http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
这个error再熟悉不过了，但是我花了很长时间也没解决。遇到这个问题，首先就是重新安装
原因：2017年2月17日 星期六 学习Django加深python理解 说明：自主学习，兴趣爱好，操作系统为mac 状态：updating 2.17
– 下面是我的.bash_profile配置文件(避免有的伙伴看不懂，加了中文注释哦！)
pycharm -> Tools -> Run manage.py Task 时，出现ModuleNotFoundError: No module named 'MySQLdb', 出现该错误的原因是：mysql数据库与pycharm之间缺少了Python interface to MySQL, 也就是缺少了MySQL driver。
一、Python环境管理（mac系统） 1、安装： 下载python安装包：https：//www.python.org/ Python安装文档（windwos系统）： https：//testing-studio.com/t/topic/57/4 2、查看安装结果 终端中输入 python （对于Mac和Linux系统会本身自带一个较低的Python版本） mac系统的安装Python的默认路径是：/usr/local/bin/python3.8 设置软链接 ln -f /usr/local/bin/python3.8 /usr/local/bin/python (这时就指定了对应Python的版本，配置环境变量) 3、配置环境变量 查看环境变量文件（PATH） 查看环境变量的文件 vim ～/.bash_profile。输入export PATH=PATH:/usr/local/bin并保存 二、Pycharm 安装：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 安装说明：https://www.runoob.com/w3cnote/pycharm-windows-install.html
古人云：功遇善其事，必先利其器。在正式学习 Django Web 框架之前，我们要把准备工作做好。准备工作主要是搭建开发环境，具体工作是安装 Python、创建虚拟环境 venv、安装 Django、安装 IDE 工具（Pycharm）。
Python的版本众多，而且其内部的库Package也五花八门，这就导致在同时进行几个项目时，对库的依赖存在很大的问题。这个时候就牵涉到对Python以及依赖库的版本管理，方便进行开发，就需要进行虚拟环境的配置。 一方面：我们初学python的时候，下载第三方库的时候其实是在全局或者是整个系统中都可以使用，但对于一些项目来说，需要的库可能是与你电脑中安装的库不同版本的库，然而，一个系统不能包含两个不同版本的库，所以需要使用虚拟环境； 另一方面：以后工作中你跟别人交接项目的时候会存在不同库的版本，所以我们需要使用虚拟环境，新手来说是不必在意的，但是最好早点学习。
在开始学习了Python的基础知识以后，我们就能够使用Python来写一些简单的小项目了， 但是这个时候我们可能就会遇到一个问题。那就是如果我同时写了两个项目的时候，假设项目A使用Django模块1.9.x版本，而项目B需要使用Django模块2.1.x版本。而我们知道一个系统环境中同时只能安装一个版本，我总不能打开一个项目的时候，就把这个模块卸载再装另外一个版本吧。即使是我不怕麻烦，一个模块可以手动卸载重装，如果遇到多个模块同时冲突的情况呢？这个时候就比较头疼了。
建议：建议使用和课程中一样的环境来学习，避免环境问题造成一些莫名其妙的错误影响学习进度和效率。
一、python如何配置virtualenv 1.安装virtualenv pip3 install virtualenv pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple virtualenv pip3 install --upgrade pip 2.创建目录 mkdir Myproject cd Myproject 3.创建独立运行环境-命名 virtualenv --no-site-packages venv#得到独立第三方包的环境 4.
相信很多时候大家都会用到虚拟环境，他具有可以让你快速切换不同的python版本，让程序打包的时候轻量化等等优点，之前作为小白第一次接触python的时候，为了配置虚拟环境花了好几天，踩了很多坑，网上很多教程的水平也参差不齐，正好最近帮实习公司做了个学校项目，需要我提供python环境配置的文档，于是我就顺手把教程编辑成博客，跟大家分享一下，希望大家少走弯路~~~(保证是面向小白的保姆级教学！多图！)话不多说，直接上干货！
平台： win10（版本1709） CPU：i5-7400 显卡：1060 6G 内容：8G
PYTHON官网最新版为Python 3 Release - Python 3.7.2
我这个机器默认鼠标滚轮是上下颠倒的，我用着还觉得挺正常的。下文的内容全都是我亲手实践过的。
友情提示 《Django项目实战》系列教程已将上传到百度阅读中，大家可以下载百度阅读app，并搜索“Django项目实战”，或者在PC浏览器中打开 https://yuedu.baidu.co
因为项目的不同，经常会有使用不同的库的情况，不同版本放在一起很容易出问题，因此为避免此类问题，往往把不同的库装在不同的虚拟环境中。这样对于依赖于同样的库的项目就可以通过一个虚拟环境运行。 安装包的时候最好在终端安装，pycharm直接安装容易出错。
PyCharm是一种Python IDE（Integrated Development Environment，集成开发环境），带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制，是当下最主流的Python IDE。
为了安装Anaconda科学计算环境，控制好python版本，今天上午总算折腾好了。
最近几天冰墩墩超级火，火到什么程度呢？朋友圈天天都是冰墩墩可爱照片，公众号都是教编程画冰墩墩的，视频号都是冬奥视频，到处冰墩墩，最直接的体现还得数：各大电商平台根本抢不到冰墩墩周边玩偶。
本教程为一个python入门教程，面向初学者，因此内容较为详细。主要内容为python环境配置教程，包括Anaconda，PyCharm，Jupyter notebook的安装与配置，及其常用技巧。教程以Windows系统为平台作演示，其他系统可能存在少许差异。
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda、pycharm等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题，例如 A 项目依赖于 Django 1.5，而 B 项目又依赖 Django 2.0，而我们的系统却只有一个 Python 解释器，我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下，所以 Django 只能是某个特定的版本，所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题，我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境，或者我们可能会使用 Docker 容器来实现不同项目的隔离运行，但总的来说，它们使用起来其实并没有那么方便。另外在进行 Python 包管理时，requirements.txt 这样的包依赖标识文件也显得很鸡肋，在某些情况下可能会带来一些麻烦。为了解决这些问题，一个更加使用方便的包管理工具诞生了，叫做 Pipenv，接下来就让我们一起来了解一下它的用法。
如果不使用虚拟环境，默认的pip安装都会安装到同一个目录(java是把自己需要的包放到自己项目目录)，不同项目使用起来会产生问题
在撸胳膊挽袖子准备大干一场之前，我们得对Python以及Python的编码规则要有一定了解，这样才不至于让我们写出不正确或者不够高效的Python代码来。
引子 学习编程以来，接触过Basic,C/C++,Swift,JavaScript和Python五种语言，其中最爱的当属Python，简洁的语法和丰富的库让我一直沉迷于此，尽管最近实习工作中用的是C++。 最近一年，我将大把的时间投入到学习编程中，收获了满满的成就感，希望未来工作之后，还能保持对编程的爱。学习Python以后，经常感慨开源的伟大，我也一直希望自己能成为这光荣世界的一员，所以趁着工作中需要，利用业余时间开发一个Python库解决CAA开发中遇到的问题。 需求 从去年十二月份至今，断断续续地接
Python 虚拟环境主要是为不同 Python 项目创建一个隔离的环境，每个项目都可以拥有独立的依赖包环境，而项目间的依赖包互不影响
我们在用python进行开发时，往往不同的项目会使用不同的环境，那么如何让不同的环境并存呢？答案是使用虚拟环境。
机器之心之前也没系统地介绍过 PyCharm，怎样配置环境、怎样 DeBug、怎样同步 GitHub 等等可能都是通过经验或者摸索学会的。在本文中，我们并不会提供非常完善的指南，但是会介绍 PyCharm 最主要的一些能力，了解这些后，后面就需要我们在实践中再具体学习了。
本文假设读者熟悉 Python 开发，且计算机中已安装某个版本的 Python。该教程将使用 Python 3.6 版本，屏幕截图和 demo 均来自 macOS 系统。由于 PyCharm 可在所有主流平台上运行，读者在其他系统中会看到略微不同的 UI 元素，可能需要调整某些命令。
Pycharm的安装 pycharm的下载地址： 网上很多的下载说明，这里就不再赘述，下载最新版即可。 Anaconda anconda下载地址 登录官网下载最新版即可，完成安装。
Python简单易用，功能强大，应用领域广泛，遍及人工智能、科学计算、机器学习、网络爬虫、大数据及云计算等。
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载。
1、Mac上安装tensorflow首先需要配置python环境，虽然Mac自带python2.7，但是做开发还是不够的，需要安装更高的版本，我这里安装的是python3.6.4，系统自带的版本最好不要去修改。
Python的IDE有很多，推荐安装Pycharm，安装包也就300M左右。也是jetbrains出品。拥有专业版和社区版。其中专业版是需要收费的，可以在网上搜破解的方法。如果不需要太强大的功能，可以使用社区版，社区版是免费的。
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
周围关注Python的小伙伴越来越多，自己也有经常被问到Python怎么学，但工欲善其事，必先利其器，学之前咱先得把环境搭建起来，不然也只能纸上谈兵了。 本文将会以下三部分来讲，尽可能详细介绍，让各位少走弯路：
首先要创建一个项目，创建项目的同时，pycharm默认会顺带创建一个虚拟环境（如果你没修改默认配置的话）。
PyCharm 是一种 Python IDE，可以帮助程序员节约时间，提高生产效率。那么具体如何使用呢？本文从 PyCharm 安装到插件、外部工具、专业版功能等进行了一一介绍，希望能够帮助到大家。
最开始写C语言代码的时候，人们使用vi，记事本等软件写代码，写完了之后用GCC编译，然后运行编译结果，就是二进制文件。python也可以这样做，用记事本写完代码，保存成如test.py的文件后，通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题，就是这么弄太麻烦了，编写用vi，运行得切出去用shell，出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行，再来点语法检查，高亮，颜色，代码提示，那写代码的效率不就高多了吗？所以就有了Microsoft Visual C++等写代码工具，这些工具除了提供方便的文本编辑功能，还能够连接到编译器（C/C++）、解释器（java，python，R），把编译器和解释器的运行结果显示在自己的界面上，这些工具被称为IDE（集成开发环境）。正因为编译器，解释器不是它的组成部分，pycharm中每个项目都要指定一个interpreter才能运行。即某个路径下的python.exe。其他的IDE也都要指定运行环境。
安装/卸载第三包，注意对于windows用户请使用管理员身份打开命令端口，能避免各种莫名其妙的错误：
计算机只能读懂 0 和 1 这样的二进制编码文件，所以需要一个东西将Python程序解释成计算机可以读懂并执行的二进制文件，这个东西就是Python解释器。
我们进行开发的时候虚拟环境搭建尤为重要，我们如果需要的python解释器模块版本不一样可以采用这个办法
我们一直想提高生产率-在相同的时间量内，我们可以完成更多的工作。数据科学研究人员也是如此。设置好硬件之后，就该考虑如何选择启动数据科学项目所需的软件了。问题在于市场上有太多选择，并且出于学习目的，您可能已经尝试过其他工具。换句话说，您的购物清单太长，您可能迷路了，不应该上手。
Flask web开发学习笔记之初识Flask Flask是使用python编写的Web微框架 Flask有两个主要依赖： WSGI（Web Server Gateway Interface，Web服务器网关接口） Jinja2模块引擎 1.1搭建开发环境 1.1.1 Pipenv工作流 可看作是pip加强版，是pip和pipfile和virtualenv的结合体，使得包安装，包依赖管理和虚拟环境管理更加方便 python3.4及以上版本自带pip工具，使用 $ pip --version 查
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